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    spring的知识面很广，给我们带来的信息量很大，长久积累导致脑子里的碎片记忆越来越多，经常出现模棱两可的画面。为了能够快速回忆spring的知识，花了两个星期的时间画了一些图，再此分享给大家，希望能帮到大家。其实，除了总结spring，我还总结了其它的知识点，还在整理当中。  点击图片放大看吧。。。。。1\.Spring模块

前言vue作为前端主流的3大框架之一，目前在国内有着非常广泛的应用，由于其轻量和自底向上的渐进式设计思想，使其不仅仅被应用于PC系统，对于移动端，桌面软件（electronjs）等也有广泛的应用，与此诞生的优秀的开源框架比如elementUI，iView，antdesignvue等也极大的降低了开发者的开发成本，并极大的提高了开发效率。笔者最初接触v

版本：7.0.0描述通过采样率设置，我们可以配置采样的数据量，如80%，50%等，这样做的目的是避免采集过分多的数据。但是，这样会丢失一些信息，如果恰好我们想查看的数据丢失了，就会导致排查问题难度提升，甚至遗漏问题。SkyWalking同时提供了数据清理机制，即我们采集的数据会保留多长时间。因为链路追踪这样的需求，大多数情

一、倾斜造成的原因正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2080原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量。俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要

一、平台介绍财务自营计费主要承接京东自营数据在整个供应链中由C端转B端的功能实现，在整个供应链中属于靠后的阶段了，系统主要功能是计费和向B端的汇总。二、问题描述近年来自营计费数据量大增，有百亿的数据量，一天中汇总占据了一半的数据库资源。1、每天从单表千万

在我们的日常编程任务中，对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时，需要用迭代器对于集合进行操作，而当我们需要处理的数据量很大的时候，为了提高性能，就需要使用到并行处理，这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间，让以上的事情变得轻松。

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在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

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